我现在正在努力学习如何连接到Neo4j的服务器，并使用Bulbflow在Python上运行的Cypher查询。 我不明白的是连接到服务器的Neo4j两种可能性之间的区别：
1） 图
from bulbs.neo4jserver import Graph
g = Graph()
2） Neo4jClient
from bulbs.neo4jserver import Neo4jClient
client = Neo4jClient()
任何人都可以在这里解释一下概念上的差异？ 而哪种方式是更好的选择，如果我再要执行（相当多的）针对服务器的Cypher查询，并最终在并行？
PS：我没有足够的信誉来塑造一个标签“bulbflow”对于这个问题:)
灯泡支持三种不同的图形数据库服务器- Neo4j的服务器 ， Rexster ，现在土卫六 。
具体到每个后端服务器的代码包含在它自己的Python包（目录）中。 你应该看到的目录为：neo4jserver，rexster，钛：
Neo4jClient是Neo4j的服务器的低级别的适配器-你通常不需要，除非你正在做定制的东西，直接用这个-使用高级图形类代替。
请参阅灯泡文档...
灯泡快速启动指南提供了使用实施例Graph接口：
然而，你的灯泡对象总是有机会获得低级别的客户端，当您通过需要_client变种。
灯泡是一个示例应用程序，我创建展示如何使用和定制灯泡模式 - 这是一个使用的Git源控制和持久性的图形数据库Python的博客引擎。
灯泡最初设计用于与免费使用Neo4j的Heroku的添加在 ，但两者灯泡和灯泡大量使用的小鬼 ，和Neo4j的Heroko添加上不再提供精怪的免费版。
灯泡模型文件包含一个高度定制Entry模式和自定义Graph类-的Entry模型采用了低级别的客户端：
正如你可以在看到Entry模式，我必须通过访问低级别的客户端_client变种，我用它来从一个小鬼脚本， scripts库，然后再执行小鬼脚本。
下面是该代码save_blog_entry的Entry模式使用小鬼脚本：
注：只有一个文件中的小鬼脚本，但它是大的，包含几个操作，一切都被包裹在一个事务。 把所有的操作成一个单一的小鬼脚本，可以让你做的一切在一个交易请求，而不是发送多个请求到服务器的开销。
除非你正在做的事情就像定制的模型，你通常会使用scripts对象和gremlin对象存储的graph对象：
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> script = g.scripts.get('some_script')
>>> params = dict(name="James", city="Dallas")
>>> g.gremlin.execute(script, params)
见灯泡Neo4j的小鬼文档...
同样，当你想执行的Neo4j的Cypher查询，使用cypher存储在对象上的graph对象。
有三种方法Cypher支架（不幸的是，这些都没有记录在网站上尚未）：
g.cypher.query()返回节点/关系列表时使用-将他们初始化的对象。 g.cypher.table()返回的Cypher表中的数据时使用。 g.cypher.exectue()用于返回任意数据时-它返回一个通用的Response对象。 你可以看一下源代码，看看他们是如何工作的？
以下是使用Cypher支架的查询（）方法（该查询简单地返回一个关系）的一些例子：
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
该查询方法自动初始化元件以它们的类型。 如果您创建的元素作为一个自定义模式，灯泡将尝试将其初始化的具体类型，否则将默认为一个通用的Vertex或Edge 。
请注意，灯泡的Cypher查询（）方法返回一个迭代器。
您可以通过这个循环...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> for edge in edges: print edge
...或将其转换为一个列表...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> list(edges)
...或获取下一个项目...
>>> from bulbs.neo4jserver import Graph
>>> g = Graph()
>>> query = "start a = relationship({eid}) return a"
>>> params = dict(eid=123)
>>> edges = g.cypher.query(query, params)
>>> edges.next()
请让我知道，如果你有任何问题。
